Wind Speed Retrieval from Simulated RADARSAT Constellation Mission Compact Polarimetry SAR Data for Marine Application
Notice bibliographique
Résumé
RADARSAT Constellation Mission (RCM) compact polarimetry (CP) data were simulated using 504 RADARSAT-2 quad-pol SAR images. These images were used to samples CP data in three RCM modes to build a data set with co-located ocean wind vector observations from in situ buoys on the West and East coasts of Canada. Wind speeds up to 18 m/s were included. CP and linear polarization parameters were related to the C-band model (CMOD) geophysical model functions CMOD-IFR2 and CMOD5n. These were evaluated for their wind retrieval potential in each RCM mode. The CP parameter Conformity was investigated to establish a data-quality threshold (>0.2), to ensure high-quality data for model validation. An accuracy analysis shows that the first Stokes vector (SV0) and the right-transmit vertical-receive backscatter (RV) parameters were as good as the VV backscatter with CMOD inversion. SV0 produced wind speed retrieval accuracies between 2.13 m/s and 2.22 m/s, depending on the RCM mode. The RCM Medium Resolution 50 m mode produced the best results. The Low Resolution 100 m and Low Noise modes provided similar results. The efficacy of SV0 and RV imparts confidence in the continuity of robust wind speed retrieval with RCM CP data. Three image-based case studies illustrate the potential for the application of CP parameters and RCM modes in operational wind retrieval systems. The results of this study provide guidance to direct research objectives once RCM is launched. The results also provide guidance for operational RCM data implementation in Canada’s National SAR winds system, which provides near-real-time wind speed estimates to operational marine forecasters and meteorologists within Environment and Climate Change Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».